临床决策支持系统对解决戒烟治疗期间身体活动和健康饮食的影响:混合I型随机对照试验

简介

背景

吸烟、缺乏体育活动和不良的饮食习惯在世界范围内非常普遍，是导致死亡的三大行为原因[1-4］．这些危险因素同时发生[5-8]增加患慢性疾病的风险[5，9］．卫生保健从业人员针对这些风险因素的行为干预可能具有成本效益[10，11］．此外，一种行为的改善会对其他风险行为产生积极影响。5，12，13］．例如，增加体力活动有助于减少戒烟时的急性渴望和戒断症状[14-17］．虽然改善饮食习惯和戒烟之间的联系尚不清楚，但改善饮食习惯可能会防止戒烟后体重增加。这可能会成为戒烟和保持禁欲的障碍。18-20.］．鉴于这些关系，重要的是采取全面的方法来解决风险行为[21］．

临床决策支持系统(CDSSs)是一种很有前途的资源，可以有效地支持医疗保健从业人员向患者提供综合循证干预措施[22-24］．CDSS是一种电子应用程序，可综合复杂的患者特定信息，并实时向医疗保健从业人员提供量身定制的建议[22-24］．它们经常用于卫生保健环境，以帮助提高对临床指南的依从性，减少治疗错误，并改善预防保健[25-30.］．此外，CDSS从不同的来源收集相关数据，并以易于访问的集中格式将其呈现给用户。这与提高效率和减轻治疗计划期间的时间负担有关[31］．由于许多初级保健诊所使用电子病历[32]， cdss也非常适合无缝集成到现有工作流中，并允许快速和广泛的可伸缩性。我们证明，在戒烟计划中添加CDSS增加了风险饮酒患者接受减少或戒酒教育资源的可能性[33］．

客观的

安大略患者吸烟治疗(STOP)方案是一项全省范围内的倡议，与安大略各地的初级保健机构合作，为烟草使用者提供长达26周的行为咨询和戒烟的免费尼古丁替代疗法。这些组织的卫生保健从业人员使用STOP门户网站，这是一个基于web的数据收集和治疗管理工具，将他们的患者登记到STOP计划中。然而，对前STOP参与者的分析显示，62%和96%的STOP参与者报告低于加拿大的体育活动指南[34]和水果及蔬菜的消耗量[35),分别。STOP门户网站目前有一个内置的CDSS，指导卫生保健从业人员解决抑郁症状和高危酒精使用，作为戒烟治疗的一部分。扩大STOP门户网站的规模，纳入额外的CDSS，鼓励从业者将患者的身体活动和饮食作为整体戒烟治疗的一部分，可以提供提高戒烟率的机会。然而，实施CDSS存在一些潜在的风险和限制，包括警报疲劳和卫生保健从业者当前工作流程的中断[24］．虽然CDSS旨在简化流程并促进整合，但它仍可能产生意想不到的负面后果。例如，CDSS可能要求临床医生参与额外的步骤来输入数据，这可能会打乱他们的临床工作流程，并减少临床医生治疗患者提出的抱怨的时间。CDSS也可能与所有患者群体或临床情况不相关，这可能在无意中引入治疗偏差[36］．由于烟草使用与经健康调整的预期寿命大幅缩短有关[1]，对其他可改变的风险行为实施CDSS的一个关键部分应该是确保它不会对患者戒烟的可能性产生负面影响。

本研究的目的是(1)评估在戒烟计划中加入身体活动和饮食的CDSS是否会对戒烟结果产生积极或消极的影响;(2)使用Reach, Effectiveness, Adoption, implementation, and Maintenance (RE-AIM)框架评估研究的实施情况[37］．详细方案见别处[38］．在这篇手稿中，我们报告了定量的发现。

方法

研究设计

我们进行了一项务实的混合第一类有效性和实施试验[39]，从而可以同时测试干预的有效性和在现实环境中实施的可行性。初级保健机构的卫生保健从业人员经常报告在提供全面预防性卫生服务方面存在障碍，包括没有足够的时间、技能、知识或资源[40］．因此，研究CDSS对患者行为结果的有效性，以及CDSS如何影响医疗保健从业者为患者提供治疗的能力，是很重要的。检查有效性和实施结果有助于为CDSS的采用提供有价值的见解，并为任何观察到的结果提供背景。我们通过两组随机对照试验来测量CDSS在戒烟计划中的有效性，比较针对从业者的身体活动和饮食CDSS(干预)与常规治疗(对照)。reaim架构[37]用于衡量干预组的实施结果。

场地及位置

该试验在加拿大安大略省以团队为基础的初级保健实践中实施(家庭健康团队[n=153]、社区卫生中心[n=61]和护士从业人员领导的诊所[n=18])，截至2019年11月29日实施STOP计划。

Preimplementation措施

为使医护人员更有能力实施干预措施，我们根据互动系统框架(ISF)的原则，进行了多项知识转换计划，以推广和推行[41］．ISF由三个相互作用的系统组成，有助于在现实世界实践中实施研究:交付系统、合成和翻译系统以及支持系统[41］．在本研究中，基层诊所的卫生保健从业人员扮演了传递系统的角色。ISF的综合和翻译系统通过让STOP计划参与者共同创建健康行为改变信息和用于跟踪其健康行为的自我监测资源来解决[42］．作为ISF支援系统的一部分，我们为医护人员提供培训(透过互动网络研讨会[43])，围绕以证据为基础的建议，将身体活动和水果蔬菜消费作为戒烟治疗计划的一部分[44］．

情有可原的情况下

大多数研究都是在COVID-19大流行期间进行的。安大略省于2020年3月17日宣布进入COVID-19大流行紧急状态[45]，研究进行了大约4个月。在此期间，许多实施STOP计划的初级保健机构转变为向患者提供基于电话和视频的预约(例如通过电话或视频)[45］．因此，医生必须通过虚拟的方式向患者传达CDSS提出的任何关于身体活动和饮食的建议。因此，我们还研究了大流行可能如何影响干预措施的实施。

参与者

符合条件的参与者为寻求治疗的吸烟者，他们在其中一个合作的初级保健机构参加了STOP计划，并报告了基线体力活动水平[34]及蔬果消费水平[35]，低于国家标准。低水平的身体活动被定义为每周中等至剧烈运动少于150分钟(加拿大身体活动指南)[34］．水果和蔬菜摄入量低的定义是每天食用少于7份(女性)或8份(男性)水果和蔬菜(2007年加拿大食物指南)[35］．参与者还必须会说英语，并提供至少一份联系信息(电子邮件地址或电话号码)，以便研究团队在加入STOP项目后6个月进行随访调查。参与者通过自我推荐或医生推荐加入STOP计划。评估参与者是否符合研究的资格标准(如上所列)是通过患者对STOP计划入学调查中相应问题的自我报告来确定的。注册调查是使用STOP计划的基于网络的门户网站(STOP门户网站)完成的。在整个研究过程中，资格标准保持不变，不受COVID-19大流行变化的影响。

治疗武器

干预的手臂

该干预是一种CDSS，如果患者报告身体活动和水果蔬菜摄入量低，就会提醒医疗保健从业人员，并提供行为干预的建议。CDSS中的建议是基于最有效的行为改变技术类型的文献[44］．CDSS首先促使从业者为体育活动和水果蔬菜消费提供简短的风险沟通干预。风险沟通包括分享有关风险行为的信息，并讨论它将如何影响患者的健康和戒烟治疗。然后，医生被提示为患者提供(打印或通过电子邮件)关于这些风险行为的自我监测资源。自我监测资源是一份1页的纸质每周跟踪表，患者可以用它来记录他们的吸烟、体育活动和水果和蔬菜消费。

控制臂

在对照组中，CDSS没有提醒医生他们的病人是否报告了低水平的体育活动和水果和蔬菜消费，也没有为医生提供解决这些风险行为的建议。卫生保健从业人员像往常一样经历了STOP门户，其中包括抑郁症状和酒精使用的CDSS。虽然CDSS在对照组中是不可用的，但如果医生认为这在临床上是合适的，他们并没有被阻止与他们的病人讨论体育活动和饮食。我们没有追踪从业人员是否为对照组提供了任何咨询。

结果

我们使用RE-AIM框架来构建和解释研究结果。RE-AIM框架的组成部分是覆盖面、有效性、采用、实现和维护。

达到

通过检查直接在门户网站上完成的登记比例的变化，评估干预的范围，在引入身体活动和水果和蔬菜消费CDSS之前和之后。

卫生保健从业人员可以通过门户网站或书面形式管理STOP基线问卷。鉴于CDSS仅在从业人员使用门户网站进行问卷调查时可用，这一比例的任何下降都可能表明从业人员通过切换到纸质登记来避免干预。

有效性

本研究感兴趣的主要结果是在入组后的6个月随访中自我报告的戒烟(7天点流行率禁欲)。这一结果是通过对以下问题的回答“没有”来衡量的:“在过去7天里，你抽过烟吗，哪怕是一口?”研究将自我报告的吸烟状况与吸烟的生化评估进行了比较，发现两者高度相关[46-49］．次要结果是基线至6个月随访期间自我报告的身体活动水平和水果和蔬菜消费水平的变化。运动生命体征筛选器[50来评估身体活动的变化。此筛选器已验证[50，由两个问题组成:“平均而言，你每周有多少天从事中等到剧烈(剧烈)的运动(比如快走)?”“在这些日子里，你通常以这种水平锻炼多长时间?”对这两个问题的回答相乘，得出每周中等至剧烈运动的总分钟数。水果和蔬菜的消费量是通过一个问题来衡量的:“在典型的一天里，你总共吃多少份水果和蔬菜?”(一份是半杯新鲜的、冷冻的或罐装的水果或蔬菜，或半杯100%的果汁。请不要包括土豆)。”

在基线(入组时间)，这些自我报告问题由STOP医生处理。在6个月的随访中，我们通过电话、电子邮件或访问从业者收集了对这些问题的回答。主要和次要结果的显著性阈值为P< . 05。尽管存在局限性，但这是实证研究中确定统计显著性的既定标准[51］．

采用

考虑到干预有几个组成部分，并且是个性化的，以满足参与者的需求，我们评估了每个组成部分被采用的频率。具体来说，我们检查了干预组参与者的比例，这些参与者在适当的时候由他们的保健医生提供身体活动和水果和蔬菜消费的自我监测资源。

实现

为了了解干预实施的逼真程度，我们检查了有多少参与者接受了自我监测资源。当符合条件的参与者获得相应的自我监测资源时，干预被归类为完全实施。只有当医生决定将资源提供给病人时，病人才有机会接受资源。

维护

为了确定提供干预的努力是否随着时间的推移而改变，我们计算了每个月提供自我监测资源的合格入组者的比例。为了检验戒烟干预的可持续性，我们计算了在6个月和12个月的随访中戒烟的参与者比例。

在我们的方案中，我们只概述了维持结果的患者水平的结果。经过反思，我们也将结果纳入了设定水平。

样本大小

我们确定在我们的主要结局中检测临床意义差异所需的样本量为3998名参与者(每组1999名)。在此样本量计算中，效应量为0.04的绝对比例差异，这是戒烟临床意义的标准[52］．根据过去STOP计划6个月的随访数据，估计6个月后会戒烟的个体比例为0.26。功率设置为80%，α设置为0.05。

基于本次试验前几年STOP计划的随访完成率，我们预计随访损失为25%。这将必要的总样本量增加到5331(每组2666)。

由于随机化和干预途径被构建到STOP门户网站中，作为登记调查的一部分，我们分析了两组所有参与者完成6个月随访后的数据。分析样本(图1)共4157例(对照组:n=2020, 48.6%;干预:n=2137, 51.4%)在6个月随访中有反应的参与者，以及另外1174名仅提供基线和临床数据的参与者(总样本，n=5331;对照组:n=2599, 48.8%;干预:n=2732, 51.2%)。两组随访率均为78%。

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随机化

在入组时，我们采用简单的1对1随机分组将符合条件的STOP参与者分配到干预组或控制组。随机分配序列由STOP门户自动生成和实现。STOP门户使用内置随机数生成器执行随机化，该生成器在登记时确定患者将被随机分配到哪一组。然后，传送门自动将患者分配到相应的组。执业医师无法推翻对治疗部门的分配。由于卫生保健从业人员同时治疗干预和对照组患者，他们对患者的治疗分配并不一无所知。然而，患者对研究臂的分配并不知情。

统计分析

我们的分析遵循意向治疗原则，其中所有参与者都在随机分组中进行分析。根据研究方案的规定，我们使用卡方检验检验了主要结局(6个月随访时参与者戒烟的比例)的差异，并通过回归基线值和研究组的随访措施来检验次要结局的差异。我们对每周体育活动总分钟数使用线性回归，对每日水果和蔬菜摄入量使用负二项回归。对于这些次要结果，我们只纳入接受每种特定途径的参与者(饮食:对照组，n=2529 [47%];干预，n=2618 [49%];运动控制;n = 1747 (33%);干预，n=1879[35%])。

为了尽量减少可能的偏差，我们在分析中保留了缺失基线变量或后续数据的参与者。为了解决缺失的数据，我们使用了链式方程的多元imputation。在我们的多重归因模型中，我们纳入了人口统计学和社会经济特征、吸烟程度、健康状况、戒烟的自评重要性和对戒烟能力的信心、首次临床接触时提供的尼古丁替代疗法的类型、参加临床访问的次数以及其他时间点(最近的临床访问以及3个月和12个月的随访)的戒烟状态的变量。总共生成50个估算数据集。我们在R 3.6中使用mitools包[53，54]，以产生一个卡方统计与多个imputation数据集。这产生了一个f分布的D2统计量。

按方案分析

干预包括对从业者的自动警报;并不是干预组的所有患者都获得了自我监测资源，也不是所有获得自我监测资源的患者都接受了这些资源。为了探索与提供和接受资源相关的差异，我们进行了二次分析，将参与者分为四组:控制组，与从业者进行风险沟通讨论并为这些行为提供自我监控资源的参与者，既没有接受风险沟通讨论也没有接受资源提供的参与者，以及接受讨论或提供但没有同时接受两者的参与者。这些分析与前面描述的相似，但有4组。如果参与者是两种干预的目标，我们使用更高强度的水平来确定他们的群体。

达到结果分析

CDSS仅在从业人员报告他们在患者在场的情况下完成基线调查时操作。为了测试CDSS的实施是否改变了这一报告(如果临床医生避免该途径，这可能是预期的)，我们拟合了一个随时间变化的分段逻辑回归模型，并对临床进行随机截距。COVID-19大流行也是在数据收集期间开始的;因此，我们用两个指标变量拟合了一个由三部分组成的样条曲线，一个用于研究的开始，一个用于大流行的开始。

敏感性分析

为了评估我们处理缺失数据的效果，我们通过计算组与戒烟之间的卡方统计量，对主要结果进行了完整的病例敏感性分析。为了测试COVID-19大流行对研究干预效果的影响，我们拟合了一个额外的逻辑回归模型，例如研究组和指标变量之间的相互作用，如果登记发生在SOE声明之后，则该指标变量为1，否则为0。

伦理批准

这项研究得到了成瘾和心理健康中心研究伦理委员会(reb#:119-2018)的批准，并在ClinicalTrials.gov上注册(NCT04223336)。

结果

概述

在2019年11月至2020年10月期间，我们招募了5331名水果和蔬菜摄入量或体力活动水平低的患者。图1提供分配到干预组和对照组的参与者数量的细目，并包括在我们的主要和次要数据分析中。我们将2599名(48.8%)参与者随机分为对照组，2732名(51.2%)参与者随机分为干预组。

干预组和对照组参与者的基线特征没有重大差异(表1)．几乎所有参与者都是日常吸烟者，超过一半的人在加入STOP计划前的一年中至少尝试戒烟一次。略超过三分之一的参与者报告目前有工作，四分之一的参与者报告家庭收入低于40,000加元(30,379.80美元)。

在干预组中，853名(31%)参与者报告仅食用低水平的水果和蔬菜，114名(4%)报告仅食用低水平的身体活动，1765名(65%)报告既食用低水平的水果和蔬菜，又食用低水平的身体活动。在对照组中，852名(33%)参与者仅报告水果或蔬菜摄入量低，70名(3%)参与者仅报告身体活动水平低，1677名(65%)参与者两者都报告。

达到

我们的医疗保健从业人员与CDSS的互动模型，是医疗保健从业人员是否通过在纸上而不是直接在网上登记患者来避免干预的代理，显示在研究开始后，在登记期间报告患者在场的概率没有变化(优势比[OR] 1.11, 95% CI 0.90-1.35;P= .33)。然而，该模型也显示，在大流行开始后，这种概率急剧下降(OR 0.46, 95% CI 0.35-0.60;P<.001)，但随后增加(OR每月1.46,95% CI 1.38-1.54;P<措施)。自2020年5月起，直接在互联网上进行登记的比例为68%(2518/3701)，而大流行前的平均比例为58%(46263 / 79505)。

有效性

在6个月的随访中，对照组的27.3%(552/2020)和干预组的29.7%(634/2137)在随访中戒烟。我们在多次imputation后对比例的汇总估计分别为25.9% (95% CI 24.2%-27.6%)和28.0% (95% CI 26.1%-29.8%)，对应的绝对组差为2.1% (95% CI−0.5% - 4.6%)。这种差异不符合我们的显著性阈值(F_1、1000.42= 2.43;P=点)。从基线到6个月随访，对照组的平均运动分钟从32变为113，干预组的平均运动分钟从32变为110(组效应:coef=−3.7分钟，95% CI为−17.8至10.4;P=收)。运动时间的大幅增加可能是由于在基线上使用一个截止点而导致的向平均值的回归。对于水果和蔬菜，对照组的组均值从基线时的2.52变化到6个月时的2.45，干预组的组均值从2.64变化到2.42(干预组的发病率比为0.98,95% CI 0.93-1.02;P= .35点)。

采用

在干预组中，1765名参与者报告了低水平的水果和蔬菜消费和低水平的体育活动。在这些参与者中，1083人(61%)既获得了身体活动资源，也获得了水果和蔬菜消费的自我监测资源。在853名报告水果和蔬菜摄入量低(但符合体育活动指南)的参与者中，526人(62%)获得了饮食自我监测资源。在114名报告身体活动水平较低(但符合营养指南)的参与者中，66人(58%)获得了身体活动的自我监测资源。

实现

在1765名干预组参与者中，有624人(37%)接受了至少一种自我监测资源，他们被提供了适当的身体活动或水果和蔬菜消费的自我监测资源。

维护

在covid -19大流行前期间，接受一种或两种干预措施的干预组参与者比例为67% (932/1402);在2020年3月安大略省大流行开始后，这一比例降至60%(791/1329)(这两个时期的差异:χ²₁= 14.2,P<措施)。

在大流行期间，除了机会变异外，每月的比例并无差异(χ²₆= 3.0;P=.81)，我们没有发现线性趋势的证据(点双列相关性=−0.02;P= .51)。在552名6个月后戒烟的对照组参与者中，438人(79%)对12个月的随访有反应。其中，322人(74%)在12个月时戒烟。在干预组，634名参与者在6个月时戒烟。在这些参与者中，507人(80%)在12个月时有反应，372人(74%)在12个月时不吸烟。

按方案分析

在干预组中，757例(27.7%)患者既没有接受风险沟通讨论，也没有接受自我监测资源的提供，810例(29.6%)患者接受了其中一种，1165例(42.6%)患者同时接受了两种。两种资源都不使用的戒烟比例为27.5% (95% CI 24.0%-31.0%)，使用一种资源的戒烟比例为27.6% (95% CI 24.1%-31.0%)，使用两种资源的戒烟比例为28.5% (95% CI 25.8%-31.3%)。每方案4个水平(包括对照组)的结果变异性不显著(F_3、1289.78= 0.956;P= .41点)。

敏感性分析

仅使用完整病例的重新分析数据显示，与我们的主要分析相似，6个月随访时烟草戒断的组间差异不符合我们的显著性标准(干预组:634/2137,29.7%;对照组:552/2020,27.3%;χ²₁= 2.8;P= 10)。在COVID-19大流行开始后登记的人群中，干预效果也没有差异(相互作用测试:z= 0.58,P= 56)。

讨论

主要研究结果

在戒烟计划中增加身体活动和水果和蔬菜消费的CDSS没有对6个月的戒烟结果产生负面影响，也没有对戒烟计划的覆盖面产生负面影响。然而，在6个月时，它对参与者的身体活动或水果和蔬菜消费没有显著影响。也就是说，我们看到大约60%(1083/1675)的参与者采用了医疗保健从业人员的干预措施(向符合条件的参与者提供自我监测资源)。在被提供资源的参与者中，37%(624/1675)接受了它。在6个月戒烟并回答了12个月调查的参与者中，74%(372/507)保持无烟，无论研究部门如何。

鉴于这项研究的大部分是在COVID-19大流行的初始阶段进行的，当时许多初级保健场所在封锁开始时因非紧急事务部分关闭，然后过渡到提供虚拟服务[55]，重要的是要审查大流行可能如何影响干预措施的实施。我们的分析表明，使用门户网站完成基线评估的比例在大流行开始时急剧下降，但在几个月后有所增加，超过了大流行前的比例。我们的分析还表明，与大流行前相比，接受体育活动或饮食干预的参与者比例较小。

与先前工作的解释和比较

综上所述，这些结果表明，我们可以修改戒烟计划，使其更全面，而不会对戒烟产生负面影响，戒烟是降低慢性疾病相关死亡率的最重要的行为改变[52］．虽然有充分的证据表明，改变多种健康行为可以改善人口健康并减少医疗保健支出[56，57]，关于如何有效地实施这些改变的研究还不够。此外，当需要改变多种健康行为时，了解改变一种行为对另一种行为的影响对医疗保健从业者和决策者都很重要。例如，一些研究结果表明，在戒烟计划中加入体育活动和饮食干预后，吸烟率有所下降[58，59］．然而，其他研究报告称，当身体活动和饮食纳入戒烟计划时，会产生不良影响或没有影响[60］．

结果还表明，卫生保健从业人员采用了干预(提供了一个简短的干预或自我监测资源)，约60%(1083/1765)的患者符合条件，其中37%(624/1765)的患者接受了该资源。采用这种干预措施的结果远高于我们在STOP计划中看到的酒精使用情况，21%的饮酒超过指南的患者获得了教育资源[33]，以及在其他地方进行其他健康行为干预[61］．该试验的实施结果(患者对资源的接受程度)也高于报告的提供情绪管理干预的结果[61，62］．

COVID-19大流行

这项研究的结果可能受到了COVID-19大流行开始的影响。正如我们前面提到的，这项研究的大部分是在COVID-19大流行期间进行的，这影响了这项研究发生的背景，包括外部环境、内部环境以及卫生保健从业者和参与者的行为。从以前的研究中，我们知道，在大流行的初始阶段，STOP项目的新注册人数和后续访问人数明显减少，而报告失业、有药物使用、精神健康和身体健康诊断的STOP参与者人数增加[55］．我们还知道，在STOP计划中，大流行期间治疗后成功戒烟的可能性下降了[63］．所有这些因素都可能影响执行和效果结果。例如，如果参与者报告他们最近失业，医生可能不太可能建议吃更多的水果和蔬菜，而更有可能建议体育活动，这可以在不产生经济成本的情况下完成。从业者还受到与COVID-19大流行相关的更大时间限制(即重新部署)的影响，可能无法花足够的时间与参与者一起解决身体活动和饮食问题[45］．

虽然在国家行动计划期间，使用门户网站完成STOP登记的人数大幅下降，但在几个月内，使用门户网站登记的人数比例超过了大流行前的比例(68%，而大流行前的平均比例为58%)。这可能表明虚拟护理可以对患者的治疗体验产生积极影响，包括最大限度地减少预约管理方面的后勤负担[64］．由于预约可以通过电话进行，从业人员可能发现直接在门户上进行登记很方便，而不是让患者在纸上完成登记。

优势与局限

这项研究有几个优点:它测试了一个简单的基于网络的CDSS，以促进对吸烟者的身体活动和饮食进行干预。鉴于我们在一个大的地理区域进行了测试，结果是可推广的，站点提供不同类型的初级保健，具有不同的人员配置模式和患者群体(家庭健康团队、社区卫生中心和护士从业人员领导的诊所)。通过进行混合有效性-实施试验，我们表明CDSS的添加对该计划的覆盖面或戒烟的有效性没有负面影响，并且它被医疗保健从业者所采用。然而，结果也表明，在提高从业者向患者提供自我监测资源的可能性方面，还有改进的空间。

有一些限制是需要承认的。我们的主要和次要结果采用自我报告的测量方法，这可能不能准确地反映患者的行为变化。历史自我报告的结果依赖于患者准确地记住他们当前的行为;因此，错误和偏差的风险会增加。然而，这些自我报告的测量方法已经被验证，没有理由相信任何自我报告的偏差会在干预组和对照组之间有所不同。这项研究排除了讲法语的参与者。我们可能会通过排除讲法语的参与者来降低样本的代表性;然而，说法语的参与者在STOP项目中所占的比例非常小，我们不认为他们对干预的反应会与纳入的患者有所不同。

蔬果问题包括百分之百的果汁，这与加拿大最新的食物指引不符[65，这篇文章是在这项研究创建之后发表的。然而，我们只是在寻找水果和蔬菜消费的整体变化，作为可用于初级保健的指标，以及干预组和对照组之间的差异。就从业人员层面的限制而言，我们无法验证干预组的从业人员是否真的按照CDSS的建议和指导行事。此外，虽然患者不知道他们的治疗分配，但卫生保健从业人员却不知道，因为我们使用了患者水平的随机化。治疗对照组参与者的医疗保健从业者仍然可以与这些参与者一起解决体育活动和饮食问题。医疗保健从业人员盲法的缺乏增加了群体污染的风险，因为医疗保健从业人员可以从干预组患者那里获得经验，并将其应用于对照组参与者。然而，CDSS中的体力活动和果蔬消费自我监测资源仅提供给干预组的参与者，这将任何交叉污染的风险降至最低。因此，未来的研究应考虑纳入额外的工艺措施，以准确跟踪对照组中任何潜在的交叉污染。这可以很简单，例行地询问对照组的从业人员是否为患者提供了自己的干预。

结论

引入CDSS，指导医疗保健从业者解决患者的多种健康行为，似乎不会影响戒烟成功。虽然还需要进一步的研究，但这些研究结果表明，CDSS可以用于在初级保健戒烟计划中引入整体治疗方法。因此，CDSS可能是打破行为改变筒仓方法的潜在解决方案，这种方法主导了许多护理治疗方法。